대규모 언어 모델: 트랜스포머 아키텍처 심층 분석

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에 혁명을 일으키며, 기계가 전례 없는 방식으로 인간의 언어를 이해하고, 생성하며, 상호작용할 수 있게 만들었습니다. 이 강력한 모델들의 중심에는 이전의 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델들의 한계를 극복한 획기적인 혁신인 트랜스포머 아키텍처가 있습니다. 이 글에서는 트랜스포머 아키텍처의 복잡성을 파헤치고, 그 역사, 핵심 구성 요소, 그리고 AI 세계에 미친 영향을 탐구합니다.

시퀀스-투-시퀀스 모델의 부상

트랜스포머 이전에는 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)과 그 변형인 LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Units)가 시퀀스-투-시퀀스 작업의 지배적인 아키텍처였습니다. 이 모델들은 입력 시퀀스를 한 번에 하나씩 처리하며, 과거에 대한 정보를 담은 은닉 상태(hidden state)를 유지했습니다. 그러나 RNN은 여러 한계점을 가지고 있었습니다:

• 그래디언트 소실 및 폭주(Vanishing and Exploding Gradients): 심층 RNN을 훈련하는 것은 그래디언트 소실 및 폭주 문제 때문에 어려웠으며, 이로 인해 모델이 장기 의존성(long-range dependencies)을 학습하기 어려웠습니다.
• 순차적 계산(Sequential Computation): RNN은 시퀀스를 순차적으로 처리했기 때문에 병렬화가 제한되었고, 훈련이 느리고 계산 비용이 많이 들었습니다.
• 긴 시퀀스 처리의 어려움: RNN은 긴 시퀀스에서 장기 의존성을 포착하는 데 어려움을 겪었습니다. 시퀀스 시작 부분의 정보가 네트워크를 통과하면서 소실될 수 있었기 때문입니다.

트랜스포머: 패러다임의 전환

2017년, 구글 브레인(Google Brain)의 연구팀은 그들의 기념비적인 논문 "Attention is All You Need"에서 트랜스포머 아키텍처를 소개했습니다. 트랜스포머는 순환 구조를 완전히 버리고 오직 어텐션 메커니즘에만 의존하여 입력 시퀀스의 다른 부분들 간의 관계를 포착했습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 여러 이점을 제공했습니다:

• 병렬화(Parallelization): 트랜스포머는 전체 입력 시퀀스를 병렬로 처리할 수 있어 훈련 및 추론 속도를 크게 향상시켰습니다.
• 장기 의존성(Long-Range Dependencies): 어텐션 메커니즘을 통해 모델은 거리에 상관없이 입력 시퀀스의 어느 부분에나 직접적으로 주목할 수 있어 장기 의존성을 효과적으로 포착했습니다.
• 해석 가능성(Interpretability): 어텐션 가중치는 모델이 입력 시퀀스의 어느 부분에 집중하고 있는지에 대한 통찰력을 제공하여 모델을 더 해석 가능하게 만들었습니다.

트랜스포머의 핵심 구성 요소

트랜스포머 아키텍처는 텍스트를 처리하고 생성하기 위해 함께 작동하는 몇 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다. 이러한 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 입력 임베딩(Input Embedding)

입력 시퀀스는 먼저 임베딩 레이어를 사용하여 밀집 벡터(dense vector)의 시퀀스로 변환됩니다. 각 단어 또는 하위 단어 토큰은 그 의미적 의미를 포착하는 고차원 벡터 표현에 매핑됩니다. 예를 들어, "왕"이라는 단어는 "여왕"이나 "통치자"의 벡터와 가까운 벡터로 표현될 수 있습니다.

2. 위치 인코딩(Positional Encoding)

트랜스포머는 순환 구조에 의존하지 않기 때문에, 시퀀스에서 각 단어의 위치를 인코딩할 메커니즘이 필요합니다. 이는 위치 인코딩을 통해 이루어지며, 각 단어 임베딩에 시퀀스 내 위치를 나타내는 벡터를 추가합니다. 이러한 위치 임베딩은 일반적으로 주파수가 다른 사인 및 코사인 함수를 기반으로 합니다. 예를 들어, 문장의 첫 번째 단어는 두 번째 단어와 다른 위치 인코딩을 가질 수 있습니다.

3. 인코더(Encoder)

인코더는 입력 시퀀스를 처리하고 각 단어의 문맥화된 표현을 생성하는 역할을 합니다. 여러 개의 동일한 블록 레이어로 구성됩니다. 각 블록에는 두 개의 하위 레이어가 있습니다:

• 멀티 헤드 셀프 어텐션(Multi-Head Self-Attention): 이 레이어는 입력 시퀀스의 각 단어와 시퀀스 내 다른 모든 단어 간의 어텐션 가중치를 계산합니다. 어텐션 가중치는 각 단어가 문맥화된 표현을 형성할 때 다른 단어에 얼마나 주목해야 하는지를 나타냅니다. "멀티 헤드"는 어텐션 메커니즘이 병렬로 여러 번 적용되어 각 헤드가 다른 어텐션 패턴을 학습한다는 것을 의미합니다.
• 피드 포워드 네트워크(Feed Forward Network): 이 레이어는 각 단어 임베딩에 독립적으로 피드 포워드 신경망을 적용합니다. 이 네트워크는 일반적으로 중간에 ReLU 활성화 함수가 있는 두 개의 완전 연결 레이어로 구성됩니다.

각 하위 레이어 뒤에는 잔차 연결(residual connection)과 레이어 정규화(layer normalization)가 이어집니다. 잔차 연결은 그래디언트 소실 문제를 완화하는 데 도움이 되며, 레이어 정규화는 훈련을 안정시키는 데 도움이 됩니다.

4. 디코더(Decoder)

디코더는 인코더가 생성한 문맥화된 표현을 기반으로 출력 시퀀스를 생성하는 역할을 합니다. 이 역시 여러 개의 동일한 블록 레이어로 구성됩니다. 각 블록에는 세 개의 하위 레이어가 있습니다:

• 마스크된 멀티 헤드 셀프 어텐션(Masked Multi-Head Self-Attention): 이 레이어는 인코더의 멀티 헤드 셀프 어텐션 레이어와 유사하지만, 각 단어가 시퀀스의 미래 단어에 주목하는 것을 방지하는 마스크를 포함합니다. 이는 디코더가 출력 시퀀스를 생성할 때 과거의 정보만 사용하도록 보장하기 위해 필요합니다.
• 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention): 이 레이어는 마스크된 멀티 헤드 셀프 어텐션 레이어의 출력과 인코더의 출력 간의 어텐션 가중치를 계산합니다. 이를 통해 디코더는 출력 시퀀스를 생성할 때 입력 시퀀스의 관련 부분에 주목할 수 있습니다.
• 피드 포워드 네트워크(Feed Forward Network): 이 레이어는 인코더의 피드 포워드 네트워크와 동일합니다.

인코더와 마찬가지로, 각 하위 레이어 뒤에는 잔차 연결과 레이어 정규화가 이어집니다.

5. 출력 레이어(Output Layer)

디코더의 마지막 레이어는 선형 레이어와 그 뒤를 잇는 소프트맥스 활성화 함수입니다. 이 레이어는 어휘의 모든 가능한 단어에 대한 확률 분포를 출력합니다. 가장 높은 확률을 가진 단어가 출력 시퀀스의 다음 단어로 선택됩니다.

어텐션 메커니즘: 트랜스포머 성공의 열쇠

어텐션 메커니즘은 트랜스포머 아키텍처의 핵심 혁신입니다. 이를 통해 모델은 각 단어를 처리할 때 입력 시퀀스의 가장 관련성 높은 부분에 집중할 수 있습니다. 어텐션 메커니즘은 각 단어가 시퀀스의 다른 단어에 얼마나 주목해야 하는지를 나타내는 어텐션 가중치 집합을 계산하여 작동합니다.

어텐션 가중치는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다:

Attention(Q, K, V) = softmax((QK^T) / sqrt(d_k))V

여기서:

• Q는 쿼리(queries) 행렬입니다
• K는 키(keys) 행렬입니다
• V는 값(values) 행렬입니다
• d_k는 키의 차원입니다

쿼리, 키, 값은 모두 입력 임베딩에서 파생됩니다. 쿼리는 주목받는 단어를 나타내고, 키는 주목하는 대상이 되는 단어를 나타내며, 값은 주목받는 정보를 나타냅니다. 어텐션 가중치는 쿼리와 키의 내적을 계산하고, 그 결과를 키 차원의 제곱근으로 스케일링한 다음, 소프트맥스 함수를 적용하여 계산됩니다. 소프트맥스 함수는 어텐션 가중치의 합이 1이 되도록 보장합니다. 그런 다음 어텐션 가중치는 값과 곱해져 값의 가중 합을 생성하며, 이는 단어의 문맥화된 표현을 나타냅니다.

멀티 헤드 어텐션

트랜스포머는 멀티 헤드 어텐션을 사용합니다. 이는 어텐션 메커니즘이 병렬로 여러 번 적용되어 각 헤드가 서로 다른 어텐션 패턴을 학습한다는 것을 의미합니다. 이를 통해 모델은 입력 시퀀스의 단어들 간의 다양한 유형의 관계를 포착할 수 있습니다. 예를 들어, 한 헤드는 구문적 관계에 주목하는 법을 배우고, 다른 헤드는 의미적 관계에 주목하는 법을 배울 수 있습니다.

여러 어텐션 헤드의 출력은 함께 연결된 후 선형 레이어를 통과하여 단어의 최종 문맥화된 표현을 생성합니다.

트랜스포머 기반 LLM의 응용

트랜스포머 아키텍처는 다양한 NLP 작업에서 최첨단 결과를 달성한 강력한 LLM의 개발을 가능하게 했습니다. 트랜스포머 기반 LLM의 가장 주목할 만한 응용 분야는 다음과 같습니다:

• 텍스트 생성: LLM은 현실적이고 일관성 있는 텍스트를 생성할 수 있어 기사 작성, 마케팅 문구 제작, 창의적인 콘텐츠 생성과 같은 작업에 유용합니다. 예를 들어, GPT-3 및 LaMDA와 같은 시스템은 시, 코드, 스크립트, 음악 작품, 이메일, 편지 등 다양한 창의적인 텍스트 형식을 생성할 수 있습니다.
• 기계 번역: LLM은 기계 번역 시스템의 정확도를 크게 향상시켜 다른 언어를 사용하는 사람들 간의 원활한 의사소통을 가능하게 합니다. 구글 번역 및 DeepL과 같은 서비스는 번역 기능을 위해 트랜스포머 아키텍처를 활용합니다.
• 질의응답: LLM은 주어진 문맥을 기반으로 질문에 답할 수 있어 고객 지원 및 정보 검색과 같은 작업에 유용합니다. 문서나 웹사이트에 대한 질문에 답할 수 있는 시스템이 그 예입니다.
• 텍스트 요약: LLM은 긴 문서의 간결한 요약을 생성하여 독자의 시간과 노력을 절약해 줍니다. 이는 뉴스 기사, 연구 논문 또는 법률 문서를 요약하는 데 사용될 수 있습니다.
• 감성 분석: LLM은 텍스트에 표현된 감성(긍정, 부정 또는 중립)을 판단하여 기업이 고객의 의견과 피드백을 이해할 수 있도록 합니다. 이는 소셜 미디어 모니터링 및 고객 리뷰 분석에 일반적으로 사용됩니다.
• 코드 생성: Codex와 같은 일부 LLM은 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 생성할 수 있어 개발자가 소프트웨어를 작성하고 디버깅하는 데 도움을 줍니다.

LLM의 영향은 이러한 특정 응용 분야를 훨씬 뛰어넘습니다. 또한 신약 개발, 재료 과학, 금융 모델링과 같은 분야에서도 사용되어 그 다재다능함과 혁신 잠재력을 보여주고 있습니다.

트랜스포머 기반 모델의 예시

몇몇 저명한 LLM은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 다음은 몇 가지 주목할 만한 예시입니다:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 구글이 개발한 BERT는 다양한 NLP 작업을 위해 미세 조정될 수 있는 사전 훈련된 모델입니다. 문장에서 단어의 문맥을 이해하는 능력으로 알려져 있으며, 질의응답 및 감성 분석과 같은 작업에서 향상된 성능을 보여줍니다.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈 (GPT-2, GPT-3, GPT-4): OpenAI가 개발한 GPT 모델들은 인상적인 텍스트 생성 능력으로 유명합니다. 다양한 주제에 대해 현실적이고 일관성 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): 구글이 개발한 T5는 모든 NLP 작업을 텍스트-투-텍스트 문제로 취급하는 모델입니다. 이를 통해 단일 모델을 사용하여 다양한 작업에 쉽게 미세 조정할 수 있습니다.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): 구글의 또 다른 모델인 LaMDA는 대화 응용 프로그램을 위해 설계되었으며 자연스럽고 매력적인 대화를 생성하는 능력으로 알려져 있습니다.
• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): 페이스북이 개발한 BART는 텍스트 생성 및 텍스트 이해 작업 모두를 위해 설계된 모델입니다. 텍스트 요약 및 기계 번역과 같은 작업에 자주 사용됩니다.

과제와 미래 방향

트랜스포머 기반 LLM이 놀라운 발전을 이루었지만, 몇 가지 과제에 직면해 있습니다:

• 계산 비용: LLM을 훈련하고 배포하는 데에는 상당한 자원과 에너지가 필요하여 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 이는 큰 예산과 인프라를 갖춘 조직에만 이러한 모델의 접근성을 제한합니다.
• 데이터 요구 사항: LLM은 효과적으로 훈련하기 위해 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 이는 데이터가 부족하거나 얻기 어려운 작업에서는 도전 과제가 될 수 있습니다.
• 편향과 공정성: LLM은 훈련된 데이터로부터 편향을 물려받아 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. LLM이 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 하려면 이러한 편향을 해결하는 것이 중요합니다.
• 해석 가능성: 어텐션 메커니즘이 모델의 의사 결정 과정에 대한 일부 통찰력을 제공하지만, LLM은 여전히 대부분 블랙박스입니다. 신뢰를 구축하고 그 한계를 이해하기 위해서는 이러한 모델의 해석 가능성을 향상시키는 것이 중요합니다.
• 사실성과 환각(Hallucination): LLM은 때때로 부정확하거나 터무니없는 정보를 생성할 수 있으며, 이 현상을 "환각"이라고 합니다. LLM의 사실성을 향상시키는 것은 지속적인 연구 분야입니다.

트랜스포머 기반 LLM 분야의 미래 연구 방향은 다음과 같습니다:

• 효율적인 아키텍처: 더 적은 계산 자원과 데이터를 필요로 하는 더 효율적인 아키텍처 개발.
• 설명 가능한 AI (XAI): LLM의 의사 결정 과정을 이해하기 위한 해석 가능성 향상.
• 편향 완화: LLM의 편향을 완화하고 공정성을 보장하기 위한 기술 개발.
• 지식 통합: 외부 지식 소스를 LLM에 통합하여 사실성과 추론 능력을 향상.
• 다중 모드 학습: 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 여러 양식을 처리하도록 LLM 확장.

결론

트랜스포머 아키텍처는 NLP 분야에 혁명을 일으켜, 전례 없는 방식으로 인간의 언어를 이해하고, 생성하며, 상호작용할 수 있는 강력한 LLM의 개발을 가능하게 했습니다. 여전히 과제가 남아 있지만, 트랜스포머는 다양한 산업과 우리 삶의 여러 측면을 변화시킬 잠재력을 가진 새로운 시대의 AI 기반 언어 기술의 길을 열었습니다. 연구가 계속 발전함에 따라, 앞으로 몇 년 안에 언어 모델과 그 응용의 잠재력을 최대한 발휘하는 더욱 놀라운 혁신을 볼 수 있을 것으로 기대됩니다. LLM의 영향은 전 세계적으로 느껴지며, 우리가 소통하고, 배우고, 기술과 상호작용하는 방식에 영향을 미칠 것입니다.